


Bagaimana untuk Mengeluarkan Tanda Baca dengan Cekap daripada Set Data Teks Besar dalam Panda?
Cara Mengeluarkan Tanda Baca dengan Cekap dengan Panda
Masalah:
Apabila teks pra-pemprosesan data, adalah penting untuk mengalih keluar tanda baca untuk menyediakannya untuk analisis. Tugas ini melibatkan mengenal pasti dan menapis mana-mana aksara yang ditakrifkan sebagai tanda baca.
Cabaran:
Dalam situasi di mana anda bekerja dengan sejumlah besar teks, menggunakan terbina- dalam fungsi seperti str.replace panda boleh menjadi mahal dari segi pengiraan. Ini menjadi penting terutamanya apabila berurusan dengan ratusan ribu rekod.
Penyelesaian:
Soalan ini meneroka beberapa alternatif berprestasi untuk str.replace apabila berurusan dengan set data teks yang besar:
1. Regex.sub:
Menggunakan sub fungsi daripada pustaka semula dengan corak regex yang telah dikompilasi. Kaedah ini menawarkan peningkatan prestasi yang ketara berbanding str.replace.
2. str.translate:
Memanfaatkan fungsi str.translate Python, yang dilaksanakan dalam C dan terkenal dengan kelajuannya. Proses ini melibatkan penukaran rentetan input kepada satu rentetan besar, menggunakan terjemahan untuk mengalih keluar tanda baca, dan kemudian membelah hasil untuk membina semula rentetan asal.
3. Pertimbangan Lain:
- Mengendalikan NaN: Senaraikan kaedah pemahaman seperti regex.sub tidak berfungsi dengan NaN. Anda perlu mengendalikannya secara berasingan dengan mengenal pasti indeksnya dan menggunakan penggantian hanya pada nilai bukan nol.
- DataFrames: Untuk menggunakan kaedah ini pada keseluruhan DataFrames, anda boleh meratakan nilai dan lakukan penggantian pada tatasusunan yang diratakan sebelum membentuknya semula kepada asal bentuk.
Analisis Prestasi:
Melalui penanda aras, didapati bahawa str.translate secara konsisten mengatasi prestasi kaedah lain, terutamanya untuk set data yang lebih besar. Adalah penting untuk mempertimbangkan pertukaran antara prestasi dan penggunaan memori, kerana str.translate memerlukan lebih banyak memori.
Kesimpulan:
Kaedah yang sesuai untuk mengalih keluar tanda baca bergantung pada khusus keperluan situasi anda. Jika prestasi adalah keutamaan, str.translate menyediakan pilihan terbaik. Walau bagaimanapun, jika penggunaan memori membimbangkan, kaedah lain seperti regex.sub boleh menjadi lebih sesuai.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengeluarkan Tanda Baca dengan Cekap daripada Set Data Teks Besar dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
